r - dplyr 中 do() 函数的奇怪行为

Question

我看到了 do 的奇怪行为函数在 dplyr 0.3.0.2，但也许我误解了一些东西。

我有一个看起来像的数据框

set.seed(668)
stuff <- data.frame(name=c(rep("Frodzak", 5), rep("Dumpf", 4), rep("Ackpth", 6)), 
                state=c("AL", "AK", "AL", "KS", "OR", "LA", "MS", "KY", "FL",
                        "NY", "NY", "NJ", "PA", "NJ", "NY"),
                important=c(F, F, T, F, F, T, F, F, F, T, F, F, F, F, F),
                girth=rnorm(15, 250, 80), stringsAsFactors=F)


stuff

      name state important    girth

1  Frodzak    AL     FALSE 148.5870
2  Frodzak    AK     FALSE 321.4144
3  Frodzak    AL      TRUE 224.8380
4  Frodzak    KS     FALSE 315.9416
5  Frodzak    OR     FALSE 331.4336
6    Dumpf    LA      TRUE 317.4794
7    Dumpf    MS     FALSE 170.4174
8    Dumpf    KY     FALSE 275.4033
9    Dumpf    FL     FALSE 240.9276
10  Ackpth    NY      TRUE 145.6290
11  Ackpth    NY     FALSE 267.6902
12  Ackpth    NJ     FALSE 171.4015
13  Ackpth    PA     FALSE 298.5841
14  Ackpth    NJ     FALSE 249.5764
15  Ackpth    NY     FALSE 276.5504

在我的应用程序中，将恰好有一个 TRUE在具有相同“名称”的每组行的“重要”列中。我想对 df 进行子集化，以便仅包含状态与“重要”行(在每个“名称”组内)的状态匹配的那些行。换句话说，我想得到

     name state important    girth
1  Ackpth    NY      TRUE 145.6290
2  Ackpth    NY     FALSE 267.6902
3  Ackpth    NY     FALSE 276.5504
4   Dumpf    LA      TRUE 317.4794
5 Frodzak    AL     FALSE 148.5870   
6 Frodzak    AL      TRUE 224.8380 

如果我运行以下命令:

importantState <- function(df) {
  impst <- df[df$important, "state"]
  if (length(impst) != 1) stop("group does not have one 'important'")
  impst
}

stuff %>% group_by(name) %>% do(.[.$state == importantState(.), ]) 

在 dplyr 0.2我得到了我所期望的(上面的 6 行子集)。但是，如果我使用 dplyr 0.3.0.2 运行完全相同的代码它返回整个原始 df(所有 15 行)。

我查看了 github 上的 0.3 发行说明，但我没有看到任何与 do 中实质性行为的变化有关的内容。 .

有人可以通过解释这里发生的事情来帮助我至少恢复一点理智吗？或者我没有想到的创造性解决方法的任何想法？

Answer 1

也许你可以试试 filter这里？

stuff %>%
  group_by(name) %>%
  filter(state == state[important])

#      name state important    girth
# 1 Frodzak    AL     FALSE 148.5870
# 2 Frodzak    AL      TRUE 224.8380
# 3   Dumpf    LA      TRUE 317.4794
# 4  Ackpth    NY      TRUE 145.6290
# 5  Ackpth    NY     FALSE 267.6902
# 6  Ackpth    NY     FALSE 276.5504